手順 3: 複数ターンの会話

セッションを使用して会話コンテキストを維持し、エージェントが前に言ったことを記憶できるようにします。

AgentSessionを使用して、複数の呼び出し間でコンテキストを維持します。

using System;
using Azure.AI.Projects;
using Azure.Identity;
using Microsoft.Agents.AI;

var endpoint = Environment.GetEnvironmentVariable("AZURE_OPENAI_ENDPOINT")
    ?? throw new InvalidOperationException("Set AZURE_OPENAI_ENDPOINT");
var deploymentName = Environment.GetEnvironmentVariable("AZURE_OPENAI_DEPLOYMENT_NAME") ?? "gpt-4o-mini";

AIAgent agent = new AIProjectClient(new Uri(endpoint), new DefaultAzureCredential())
    .AsAIAgent(
        model: deploymentName,
        instructions: "You are a friendly assistant. Keep your answers brief.",
        name: "ConversationAgent");

// Create a session to maintain conversation history
AgentSession session = await agent.CreateSessionAsync();

// First turn
Console.WriteLine(await agent.RunAsync("My name is Alice and I love hiking.", session));

// Second turn — the agent remembers the user's name and hobby
Console.WriteLine(await agent.RunAsync("What do you remember about me?", session));

Warnung

DefaultAzureCredential は開発には便利ですが、運用環境では慎重に考慮する必要があります。 運用環境では、待機時間の問題、意図しない資格情報のプローブ、フォールバック メカニズムによる潜在的なセキュリティ リスクを回避するために、特定の資格情報 ( ManagedIdentityCredential など) を使用することを検討してください。

ヒント

完全に実行可能なサンプル アプリケーションについては、 こちらを 参照してください。

AgentSessionを使用して、複数の呼び出し間でコンテキストを維持します。

client = FoundryChatClient(
    project_endpoint="https://your-project.services.ai.azure.com",
    model="gpt-4o",
    credential=AzureCliCredential(),
)

agent = Agent(
    client=client,
    name="ConversationAgent",
    instructions="You are a friendly assistant. Keep your answers brief.",
)

# Create a session to maintain conversation history
session = agent.create_session()

# First turn
result = await agent.run("My name is Alice and I love hiking.", session=session)
print(f"Agent: {result}\n")

# Second turn — the agent should remember the user's name and hobby
result = await agent.run("What do you remember about me?", session=session)
print(f"Agent: {result}")

ヒント

完全な実行可能ファイルについては、 完全なサンプル を参照してください。

agent.Sessionを使用して、複数の呼び出し間でコンテキストを維持します。

a := foundryprovider.NewAgent(
    endpoint,
    token,
    foundryprovider.ModelDeployment(model),
    foundryprovider.AgentConfig{
        Instructions: "You are a friendly assistant. Keep your answers brief.",
        Config: agent.Config{
            Name: "ConversationAgent",
        },
    },
)

ctx := context.Background()

// Create a session to maintain conversation history.
session, err := a.CreateSession(ctx)
if err != nil {
    panic(err)
}

// First turn.
resp, err := a.RunText(ctx, "My name is Alice and I love hiking.", agent.WithSession(session)).Collect()
fmt.Println(resp, err)

// Second turn — the agent remembers the user's name and hobby.
resp, err = a.RunText(ctx, "What do you remember about me?", agent.WithSession(session)).Collect()
fmt.Println(resp, err)

ヒント

完全な実行可能ファイルについては、 完全なサンプル を参照してください。

次のステップ

手順 4: メモリと永続化

より深く進む:

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